تنقيب البيانات Data Mining: المراحل ...
أدوات تنقيب البيانات. هناك العديد من الأدوات المستخدمة في تنقيب البيانات، والتي يمكن أن تختلف في القدرات والميزات التي تقدمها، ومنها: 1. منصة MonkeyLearn
1st New World, Dhaka 15538087991 [email protected]
أدوات تنقيب البيانات. هناك العديد من الأدوات المستخدمة في تنقيب البيانات، والتي يمكن أن تختلف في القدرات والميزات التي تقدمها، ومنها: 1. منصة MonkeyLearn
هناك ثلاثة أهداف للتنقيب في البيانات: 1) من أجل تعليل بعض الظواهر المرئية. مثال: 2) من أجل التثبت من نظرية ما. مثال: التثبت من النظرية التي تقول بأن الأسر الكبيرة تهتم بالضمان الصحي أكثر من الأسر الصغيرة عددا. 3) من أجل تحليل البيانات للحصول على علاقات جديدة وغير متوقعة. مثال: كيف سيكون الانفاق العام إن كان ملازما لعمليات خداع واسعة من قبل البطاقات الائتمانية.
أفضل 8 أدوات لاستخراج البيانات. 1. اباتشي محوت. Apache Mahout هو إطار عمل للجبر الخطي يدعم التعلم الآلي القابل للتطوير واستخراج البيانات. وهو يقدم العديد من الخوارزميات والأدوات المصممة لتطوير نماذج التعلم الآلي القادرة على معالجة مجموعات البيانات
لكن تأسيسه تداخل فيه عدة تخصصات علمية وهي: الإحصاءات (الدراسة العددية لعلاقات البيانات)، الذكاء الاصطناعي (الذكاء الشبيه بالإنسان الذي تعرضه الآلات)، التعلم الآلي (الخوارزميات التي تتعلم من البيانات لتقوم بالتنبؤات) والنطاق المعرفي للأعمال التجارية.
يُشكل هذا الكتاب محاولة لسد الفجوة التي تكونت على مر عقود من الزمن بين المجتمع العربي والدول المتقدمة في مجال البحث العلمي بشكل خاص، وهو يستعرض المفاهيم الأساسية والنظريات وأساليب وإجراءات...
أشكال استخدام عملية التنقيب عن البيانات. 1. البنوك. يساعد التنقيب عن البيانات البنوك على العمل مع التصنيفات الائتمانية وأنظمة مكافحة الاحتيال وتحليل البيانات المالية للعملاء ومعاملات الشراء ومعاملات البطاقات. كما يساعد التنقيب عن البيانات البنوك في فهم أفضل لعادات عملائها
التنقيب في البيانات ( بالإنجليزية: data mining) هي عملية بحث محوسب ويدوي عن معرفة من البيانات دون فرضيات مسبقة عما يمكن أن تكون هذه المعرفة. كما ويعرف التنقيب في البيانات على أنه عملية تحليل كمية بيانات (عادة ما تكون كمية كبيرة)، لإيجاد علاقة منطقية تلخص
ما هي تقنيات عملية التنقيب عن البيانات. 1- الذكاء الاصطناعي; 2- تعلم قواعد الارتباط; 3- وضع البيانات في مجموعات; 4- التصنيف; 5- تحليلات البيانات; 6- تنقية البيانات وإعدادها; 7- تخزين البيانات; 8 ...
